مكدس المعرفة
يشير "مكدس المعرفة" (Knowledge Stack) إلى البنية المعمارية الكاملة والمتعددة الطبقات المطلوبة لاستيعاب وتخزين ومعالجة واسترجاع المعرفة الخاصة بمجال معين لتشغيل التطبيقات الذكية، لا سيما تلك التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). إنه أكثر من مجرد قاعدة بيانات؛ بل هو النظام البيئي بأكمله الذي يحوّل البيانات الأولية إلى ذكاء قابل للتنفيذ ومُؤطَّر سياقيًا.
في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي، تعد نماذج اللغة الكبيرة قوية ولكنها محدودة بطبيعتها بسبب تاريخ قطع بيانات تدريبها ونقصها في السياق الخاص بالمؤسسة. يعمل مكدس المعرفة على سد هذه الفجوة. فهو يسمح للمؤسسات بتأريض نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الأغراض العامة في بياناتها المؤسسية المحددة والمُحدَّثة والحساسة، مما يضمن أن تكون المخرجات دقيقة وذات صلة ومتوافقة مع اللوائح.
يتضمن المكدس عادةً عدة مكونات مترابطة:
تستخدم المؤسسات مكدسات المعرفة لعدة وظائف حيوية:
يمثل تطبيق مكدس معرفة قوي تحديات، بما في ذلك تعقيد حوكمة البيانات، والتكلفة المرتبطة بتخزين المتجهات عالي الحجم وتوليد التضمينات، وضمان أن آلية الاسترجاع تسحب باستمرار السياق الأكثر صلة للاستعلامات المعقدة.
يرتبط هذا المفهوم ارتباطًا وثيقًا بالتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، وقواعد بيانات المتجهات، والبحث الدلالي، وخطوط أنابيب البيانات.
